//题目:
// 给你一个二进制字符串数组 strs 和两个整数 m 和 n 。
// 请你找出并返回 strs 的最大子集的长度，该子集中 最多 有 m 个 0 和 n 个 1 。
// 如果 x 的所有元素也是 y 的元素，集合 x 是集合 y 的 子集 。

// 示例 1：
// 输入：strs = ["10", "0001", "111001", "1", "0"], m = 5, n = 3
// 输出：4
// 解释：最多有 5 个 0 和 3 个 1 的最大子集是 {"10","0001","1","0"} ，因此答案是 4 。
// 其他满足题意但较小的子集包括 {"0001","1"} 和 {"10","1","0"} 。{"111001"} 不满足题意，因为它含 4 个 1 ，大于 n 的值 3 。

// 示例 2：
// 输入：strs = ["10", "0", "1"], m = 1, n = 1
// 输出：2
// 解释：最大的子集是 {"0", "1"} ，所以答案是 2 。
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<vector>

using namespace std;
//代码
class Solution 
{
public:
    int findMaxForm(vector<string>& strs, int m, int n) 
    {
        //前置操作
        vector<pair<int,int>> count;//存放strs[i]中0的个数和1的个数
        for(int i=0;i<strs.size();i++)
        {
            int count0=0,count1=0;
            for(auto& c:strs[i])
            {
                if(c=='0') count0++;
                else count1++;
            }
            count.push_back({count0,count1});
        }
        //二维费用的01背包问题
        // //1.创建dp表————dp[i][j][k]表示：选到第i个元素时，0个数不超过j，1个数不超过k，的子集最大个数
        // int sz=strs.size();
        // vector<vector<vector<int>>> dp(sz+1,vector<vector<int>>(m+1,vector<int>(n+1)));
        // //2.初始化————暂无

        // //3.填表————动态转移方程：dp[i][j][k]=max(dp[i-1][j][k],dp[i-1][j-strs[i].count(0)][k-strs[i].count(1)]);
        // for(int i=1;i<=sz;i++)
        // {
        //     for(int j=0;j<=m;j++)
        //     {
        //         for(int k=0;k<=n;k++)
        //         {
        //             //计算strs[i]中0的个数和1的个数
        //             dp[i][j][k]=dp[i-1][j][k];
        //             if(j-count[i-1].first>=0 && k-count[i-1].second>=0)
        //                 dp[i][j][k]=max(dp[i][j][k],dp[i-1][j-count[i-1].first][k-count[i-1].second]+1);
        //         }
        //     }
        // }
        // //4.确定返回值
        // return dp[sz][m][n];

        //空间优化
        //1.创建dp表————dp[i][j][k]表示：选到第i个元素时，0个数不超过j，1个数不超过k，的子集最大个数
        int sz=strs.size();
        vector<vector<int>> dp(m+1,vector<int>(n+1));
        //2.初始化————暂无

        //3.填表————动态转移方程：dp[i][j][k]=max(dp[i-1][j][k],dp[i-1][j-strs[i].count(0)][k-strs[i].count(1)]);
        for(int i=1;i<=sz;i++)
            for(int j=m;j>=count[i-1].first;j--)
                for(int k=n;k>=count[i-1].second;k--)
                    dp[j][k]=max(dp[j][k],dp[j-count[i-1].first][k-count[i-1].second]+1);
        
        //4.确定返回值
        return dp[m][n];
    }
};